IBM insan beynini örnek alan bilgisayar ile birlikte yepyeni bir programlama dili ve bilişsel yeteneklere sahip olmak için tasarlanan robotlarla karşımızda. İşte SyNAPSE projesinin devam adımları…
Cognitive Computing: Bilişsel Bilişim’e Hoşgeldiniz:
Cognitive Computing yani bilişsel bilişim özellikle IBM’in üzerinde çalıştığı yeni nesil bir bilgisayar anlayışı. Klasik işlemciler ve programlarla çözülmesi zor olan, ancak insanlar için kolay olan algılamaların, seçici algılama ve karar almanın bilgisayarlarla yapılabilmesi için geliştiriliyor. İnsan beynini ve sinirleri örnek alan bilgisayar yongası, alıştığımız dillerden farklı bir programlama lisanıyla kullanılıyor.
Klasik bilgisayarlarda kullanılan bütün programlama dillerinin temelinde 1950’lerde ENIAC için geliştirilen FORTRAN temeli var. IBM’in yeni programlama mimarisi ise eski çağın lisanı, yeni bilişsel bilgisayar yongalarını programlamada kullanılamadığı için geliştirilmiş.
İnsan Beynine Benzer Nöron Ağı:
İnsan gibi düşünüp algılayabilen, karar alabilen bilgisayarlar için önce Neurosynaptic Core yani sinir hücresine benzeyen işlemci çekirdekleri tasarlandı. 256 nörondan yani işlemci çekirdeğinden, 256 akson yani bellekten ve 64.000 sinapstan, yani ara bağlantıdan oluşan bir donanım mevcut. İnsan beyninin nasıl bilgisayar mühendisliğinde örnek olarka kullanıldığını buradan anlamak mümkün. IBM ileride bilişsel bilgisayarı 100 trilyon sinaps içerecek şekilde geliştirmeyi planlıyor. Bu da yıllık 6 milyar dolar ARGE bütçesi olan şirket için mümkün. Bilgisayar devrinin başında olduğu gibi IBM yeni buluşlar yapmayı ve bunları geliştirmeyi sürdürüyor.
Bu makale konudaki ilk yazımız değil. İnsan beynine en yakın bilgisayarlar 2020’de yazımızda IBM’in düzenlediği basın etkinliğine katılmış ve bilişim devinin gelecek projelerini yakından tanıyarak sizlere aktarmıştık.
Bu bilgisayarın 2020 yılında tam anlamıyla faaliyete geçmesi bekleniyor ancak bu esnada IBM’in Blue Gene isimli süper bilgisayarı içerisinde çalışan bir simülatör çalışmaları mümkün kılıyor. Cognitive yani bilişsel bilgisayarlar ile normal bilgisayarlar arasında hız olarak büyük bir uçurum olduğunu burada tekrarlamamız gerekiyor. Bilişsel yonganın avantajı düz işlem gücünde değil, farklı işlemleri birbirinden haberdar paralel bölümlerde sürdürebilmesinde yatıyor. Normal bir bilgisayar ile bilişsel bilgisayarı simüle etmek orantısız güç kullanmayı gerektiriyor, verimli olmuyor ve gerçek potansiyeline ulaşamıyor. Aynı şekilde normal bir bilgisayarın işlemlerini bilişsel bilgisayara yıktığımızda da çok yavaş ve verimsiz bir süreç ortaya çıkıyor. İki tasarım arasındaki fark özetle “mantık ve yaklaşım” farkından doğuyor diyebiliriz. Sorunları çözme şekli farklı bilgisayar mimarileri, bazı sorulara hızlı, bazı sorulara ise çok yavaş cevap bulabiliyor.
Peki nedir bu Corelet?
Biraz programlamaya dönelim, Corelet’ler üzerine kurulu bir dilden bahsediyoruz. Peki nedir bu Corelet? Correlation ingilizce bağlantı kurma anlamına geliyor ve corelet de hem bu kelime, hem de anladığımız üzere çekirdek manasına gelen Core kelimesi üzerine anlam kuruyor.
Bir Corelet, her nörosinaptik çekirdeğin, obje yaklaşımlı bir soyutlaması demektir. Programlama mimarisinde her Corelet için 256 çıkış ve 256 giriş bulunuyor. Bu giriş ve çıkışlar her çekirdeği bir diğerine bağlıyor. Oysa geleneksel mimaride bellekten işlemciye aktarılan veri işlenir ve belleğe geri aktarılır. Burada çok farklı bir yapı söz konusu. Her Corelet bir lego parçası gibi, bu benzetme IBM’den Dr. Modha‘ya ait; kendisi her Corelet’in farklı bir işlevi olduğunu ve sonuçta bütün verilerin kompozisyon şeklinde bir araya getirildiğini ifade ediyor.
Peki neden? Veriyi dümdüz bellekten aktarıp hızla işlemek yerine 256 çekirdeği birbirine bağlayıp her birine farklı iş veriyorlar? İnsan beyni gibi çalışmak için: Bir Corelet kokuyu, diğer birkaç Corelet yüz hatlarını, bir diğeri sesi analiz ederek birlikte bir anda kalabalığın içerisinde beliren “tanıdık” yüzü tespit etme konusunda dümdüz verileri toplayıp işleyen bir bilgisayardan daha hızlı sonuç veriyor. Her Corelet kendi başına yavaş bir işlem yürütmesine karşın Cognitive yani bilişsel bilgisayarın gücü bu farklı yaklaşımda yatıyor.
Eski Bilgisayarlar Ne Olacak?
IBM’e göre bu yüzden bazı konularda verimli olan bilişsel bilgisayarlar tek başlarına değil, geleneksel yongalarla birlikte kullanılacaklar. Analiz ve düz veri işleme işlemlerinde beynin sol yarısı gibi geleneksel bilgisayarlar, duygusal zeka dediğimiz farklı algısal yetenekler için ise bilişsel bilgisayarlar kullanılacak. Bu insan gibi algılama, karar verme yeteneği olan, aynı zamanda inanılmaz miktarda veriyi hızla işleyebilen hibrit robotların da kapısını açacak. Ancak IBM uzmanları şu an için bir insan beyin yapamayacaklarını belirtiyorlar. Amaç her gün artan veri içerisinde anlam çıkartabilen, bunu yaparken güç, hız ve hacim konusunda beyne yaklaşan sonuçlar verebilen bilgisayarlar yapmak. Yine ekonomiye geliyoruz, güç tüketimi, üretim imkanları ve kullanım amaçları bu noktada birleşiyor.
Pratik kullanıma gelelim, örnek robotlar hazır bile: Körler için görerek gördüklerini kulaklığa aktaran gözlük, yuvarlanarak enkaz altına giren, kameralarıyla her yanı kontrol eden, acil duruma müdahale eden robotlar. Burada sinaptik bilgisayarlar zaten şekli ve temel işlevleri hazır robotlara hızla seçici algı kazandırmakta kullanılacak. Mesela hangi yaraların daha acil müdahaleye gereksinim duyduğunu algılama buna çok iyi bir örnek. IBM’in geliştirdiği teknolojiler çok çeşitli, bir diğer termometre benzeri cihaz kamera ve koku sensörleri ile boğazınız şişmiş mi, iltihaplı mı diye teşhis koymaya yarıyor. Bunun üzerine sinaptik bilgisayarlar ile teşhis ve tanı işlemlerinde doktorların işi çok daha kolaylaştırılabilir, teşhis süresi kısaltılırken karar alma sürecine yardımcı olacak hastalık türleri arasından seçim için bilişsel bilgisayarlar destek olabilirler. Mevcut videoda izleyeceğiniz robotlar şu an sinaptik bilgisayarlara sahip değiller ancak bunun için hazırlanıyorlar ve ilk örnekleri 2020’de iş başında görebileceğiz.
